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github容量的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包
github容量的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦龔正,吳治輝,閆健勇寫的 從Docker動手邁入全新DevOps時代：最完整Kubernetes全書 和高翔龍的 超大流量系統解決方案: 大型網站架構師的經驗分享都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自深智數位 和博碩所出版 。
國立中正大學 電機工程研究所 張文恭所指導 翁偉文的 運用群體式為基礎之元啟發演算法進行配電系統太陽光電承載能力最大化之比較 （2021），提出github容量關鍵因素是什麼，來自於基於群體式之元啟發演算法、光伏發電、最佳分散式發電規劃、承載能力。
而第二篇論文中原大學 電機工程學系 洪穎怡所指導 詹于萱的 基於粒子群最佳化卷積神經網路進行短期負載預測 （2021），提出因為有 負載預測、卷積神經網路、相關性分析、神經網路架構、粒子群優化演算法的重點而找出了 github容量的解答。
從Docker動手邁入全新DevOps時代：最完整Kubernetes全書
為了解決github容量 的問題，作者龔正,吳治輝,閆健勇 這樣論述：
全方位Kubernetes權威指南 多年累積精華內容，涵蓋最新特性、應用 Kubernetes是由Google開源的容器集群管理系統，為容器化應用提供了資源調度、部署運行、服務發現、擴縮容等一系列功能。Kubernetes也是將「一切以服務（Service）為中心，一切圍繞服務運轉」作為指導思想的創新型產品，它的功能和架構設計自始至終地遵循了這一指導思想。構建在Kubernetes上的系統不僅可以獨立運行在物理機、虛擬機集群或者企業私有雲上，也可以被託管在公有雲上。 本書總計12章，分別講解Kubernetes的基本概念、實踐指南、核心原理、開發指南、網路與儲存、運行維護指南、新
特性演進等內容，在生產環境中可能出現的問題，舉出了大量典型案例，比如安全設定方案、網路方案、共用儲存方案、高可用方案及Trouble Shooting技巧等，具有很強的實戰指導意義。 本書的內容也隨著Kubernetes的版本更新不斷完善，目前涵蓋了Kubernetes從1.0到1.19版本的主要特性，努力為Kubernetes使用者提供全方位的Kubernetes技術指南。 【適合讀者群】 本書目標讀者範圍很廣，有些大專院校也採用了本書作為參考教材。 考慮到Kubernetes的技術定位，以下讀者適合購買和閱讀本書： ．資深IT從業者 ．研發部門主管 ．架構師
（語言不限） ．研發工程師（經驗不限） ．運行維護工程師（經驗不限） ．軟體QA和測試工程師（兩年以上經驗） ．以技術為主的售前工作人員（兩年以上經驗） 專業推薦 中國移動資訊技術中心研發創新中心（平台能力共用中心）副總經理 張春
運用群體式為基礎之元啟發演算法進行配電系統太陽光電承載能力最大化之比較
為了解決github容量 的問題，作者翁偉文 這樣論述：
光伏發電之承載能力旨當系統發生負面影響時，系統可安裝之總裝置容量。這類型之問題通常可透過元啟發式最佳化演算法解決。本論文為針對群體式為基礎之元啟發演算法進行配電系統太陽光電承載能力最大化之比較。本論文應用之演算法含有基因演算法、粒子群演算法、重力搜尋法、生物地理學之最佳化、灰狼演算法、平衡最佳化和郊狼演算法。其中，考慮光伏裝置之裝置容量、電壓變動量、總實功率損失作為目標函數。在損失函數部分，考慮反向電力潮流限制。論文中運用的裝置位置與裝置大小以10個光伏裝置為基準。元啟發演算法如物件導向技術，核心概念接放置於一個基層中，其他衍生之演算法皆是根據基層中的概念進行變化。本論文基於IEEE 123
-bus系統進行結果驗證，結果表明BBO和EO在基礎設定下具有最佳的結果，且可通過參數的調整來改善電壓曲線。
超大流量系統解決方案: 大型網站架構師的經驗分享
為了解決github容量 的問題，作者高翔龍 這樣論述：
這是一本難得一見不藏私、經驗分享的書籍，讓你一窺大流量電商網站的秘密。 作為一位工程師，你可以捫心自問，對於短時間活動的超熱商品，你有辦法做到不塞車到掛、不超賣嗎？ 你以為光是靠雲端加硬體就能解決嗎？這樣會不會太浪費？ 台灣本土的應用規模有限，你可以想像淘寶在1111活動前及活動當下，工程師們做了什麼準備以及承受多大的壓力嗎？ 當維運團隊透過各種技術的配合順利完成了1111活動，你能想像這會有多大的成就感嗎？ 本書作者待過眾多大型電商平台，並提出過去他們是怎麼克服大流量的挑戰，方法不只一招，是眾多招數串接而成。
本書包含了許許多多扎扎實實的程式設計與架構設計的技巧，你就算沒辦法全看懂也沒關係，光是其中一兩招應該就能解決你現在面臨的問題了。 作者的話 目前市面上歌頌架構理論的讀物居多，真正講解大型網站架構解決方案的書籍卻寥寥無幾。對於這塊領域的空白，我想嘗試著去創作，把我這些年的經歷和經驗寫出來，讓更多人受益-------高翔龍 本書共5章，每章的內容幾乎都是獨立的，大家完全可以有選擇性地閱讀。 第1章 主要介紹分散式系統架構的演變過程，以及在大規模服務呼叫場景下，如何實施服務治理。 第2章 主要介紹在促銷活動
前，如何在線上測試系統的穩定性，以及有規劃的進行容量和效能最佳化，讓系統能穩定的運作。 第3章 主要介紹如何有效地對流量進行管制，若採用合理且有效的方式控制住巔峰流量，使其井然有序地對系統進行存取，則在任何情況下，系統就都能穩定運行。 第4章 主要介紹在促銷活動搶購的網路流量下，該如何解決高併發讀取和寫入等核心技術難題。 第5章 詳細地介紹關聯式資料庫的架構演變過程，還重點介紹在實際的訂單業務場景下，如何確保資料最終的一致性。 本書使用大量的真實案例，詮釋如何解決實務中遇到的問題，並且能直接應用在實際工作中。
基於粒子群最佳化卷積神經網路進行短期負載預測
為了解決github容量 的問題，作者詹于萱 這樣論述：
中文摘要 IAbstract II致謝 III目錄 IV圖目錄 IX表目錄 XIV第一章 緒論 11-1 研究背景與動機 11-2 文獻回顧 21-3 研究目標與步驟 51-4 論文貢獻 61-5 論文架構 7第二章 台電系統概況與資料採集 92-1 台灣電力系統概況 92-2 台灣各機組配比概況 122-3 台灣電力供需現況 132-4 歷史資料介紹 152-4-1 負載歷史資料 152-4-2 氣象歷史資料 172-4-3 工作日及非工作日定義 19第三章 理論基礎 213-1 卷積神經網路（Convolutional Neural Net
work, CNN） 213-1-1 卷積神經網路架構 213-1-2 卷積神經網路參數及超參數 273-2 粒子群優化演算法（Particle Swarm Optimization, PSO） 283-3 基因演算法（Genetic Algorithm, GA） 313-4 小波轉換（Wavelet Transform, WT） 333-5 輻狀基底函數類神經網路（Radial Basis Function Neural Network, RBFNN） 353-6 長短期記憶網路（Long Short-Term Memory, LSTM） 373-7 支持向量機（Suppor
t Vector Machine, SVM） 413-8 整合移動平均自迴歸模型（Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA） 433-9 向量自迴歸移動平均模型（Vector Autoregressive Moving Average, VARMA） 443-10 最小冗餘最大相關性（minimal-redundancy-maximal-relevance, mRMR） 45第四章 硬體及軟體 464-1 硬體 464-1-1 GPU及工作站介紹 464-1-2 多GPU分散式訓練 494-2 軟體 524-2-1 Py
thon 524-2-2 Python工具包 524-3 程式執行步驟 68第五章 研究方法 725-1 輸入資料預處理 725-1-1 資料編排 725-1-2 資料正規化 735-1-3 訓練集/測試集資料分割 745-2 斯皮爾曼相關性分析 755-3 卷積神經網路架構 765-4 增強型菁英粒子演算法（Enhanced Elite-Based PSO, EEPSO） 775-4-1 平均搜尋和混沌法調整慣性權重（Mean Search and Chaotic Descending Inertia Weight） 785-4-2 粒子刪減和複製（Particle
Trimming/Duplicating） 795-4-3 搜尋空間及參數定義（Search Space and Parameter Setting） 805-5 演算法流程 82第六章 模擬結果與分析 856-1 迴歸指標介紹 856-2 斯皮爾曼相關性分析結果 866-3 增強型菁英粒子演算法與現有PSO方法之比較 896-4 與其他方法之比較 93第七章 結論與未來研究建議 1057-1 結論 1057-2 未來研究建議 106參考文獻 107圖2-1台電系統電廠及電網分布圖[29] 10圖2-2台灣電力系統之示意[30] 11圖2-3台電110年系統裝
置容量與發購電量配比[30] 13圖2-4 109年與110年國內各部門能源消費變動[31] 14圖2-5台灣2019年負載曲線變化 16圖2-6台灣夏季及冬季一週負載曲線變化 16圖2-7溫度和平均用電與尖峰負載之關係圖[32] 18圖2-8交通部中央氣象局觀測資料查詢系統 19圖3-1當步幅為1時，卷積層中內核移動方式 23圖3-2當步幅為2時，卷積層中內核移動方式 24圖3-3零填充 24圖3-4卷積計算、內核大小、步幅和零填充之範例 25圖3-5平均/最大池化操作過程 25圖3-6 Dropout計算[35] 26圖3-7粒子移動向量示意圖 29圖3-8粒子群
優化演算法流程圖 30圖3-9基因演算法流程圖 32圖3-10不同尺度大小下之小波函數示意圖 34圖3-11離散小波轉換之階層架構 35圖3-12輻狀基底函數神經網路架構 37圖3-13長短期記憶神經網路單元細胞架構 38圖3-14 LSTM單元細胞內部各個門控的運作過程 39圖3-15 LSTM單元細胞內部各個門控的運作過程 40圖3-16 LSTM單元細胞內部各個門控的運作過程 40圖3-17 LSTM單元細胞內部各個門控的運作過程 41圖4-1 CPU及GPU處理器內部結構圖 47圖4-2 Host和Device之關係圖 48圖4-3 Ubuntu 18.04 L
TS作業系統 48圖4-4 NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPU之規格 49圖4-5 GPU記憶體管理allow_growth指令 50圖4-6 GPU記憶體管理per_process_gpu_memory_fraction指令 50圖4-7 使用tf.device()進行多GPU分配設定 50圖4-8展示使用tf.distribute.MirroredStrategy分散式訓練之範例 51圖4-9 Numpy工具包之範例 53圖4-10 Pandas工具包之範例 54圖4-11 簡易數據流程圖範例 55圖4-12 TensorFlow運算功能 55
圖4-13時序型建構 56圖4-14 Keras函數式API(多輸入模型)建構 57圖4-15 Keras建構模型之流程 58圖4-16 Hyperactive工具包所支援之各項功能[39] 59圖4-17 Hyperactive工具包使用指令 60圖4-18 Hyperactive運算過程 61圖4-19 DEAP工具包所提供之運算功能[40] 62圖4-20 DEAP使用步驟 62圖4-21 scipy.stats.spearmanr範例 63圖4-22 pymrmr工具包操作範例 64圖4-23 PyWavelets工具包操作範例 65圖4-24使用sklearn.
metrics計算R-Squared、MAE和RMSE之範例 66圖4-25 sklearn.svm指令範例 66圖4-26 statsmodels.tsa.arima_model指令 68圖4-27 statsmodels.tsa.statespace.varmax指令 68圖4-28 ANACONDA NAVIGATOR介面下環境建立之操作流程 69圖4-29啟動Jupyter Notebook 70圖4-30 (a)顯示程式碼運行時GPU使用率(b)為GPU初始狀態 71圖5-1混合式卷積神經網路架構之範例 77圖5-2粒子刪減和複製 80圖5-3 Hyperactiv
e工具包混合整數和實數編碼指令 81圖5-4增強型菁英粒子演算法流程圖 84圖6-1春季斯皮爾曼相關性分析結果 87圖6-2夏季斯皮爾曼相關性分析結果 87圖6-3秋季斯皮爾曼相關性分析結果 88圖6-4冬季斯皮爾曼相關性分析結果 88圖6-5不同PSO方法迭代過程之g_best^值 92圖6-6預測值與實際值負載曲線(春季) 102圖6-7預測值與實際值負載曲線(夏季) 103圖6-8預測值與實際值負載曲線(秋季) 103圖6-9預測值與實際值負載曲線(冬季) 104表4-1常見的深度學習框架優缺點統整[38] 55表4-2 sklearn.svm指令中所有參數介紹
67表4-3所使用相關軟體及Python工具包版本 68表5-1訓練集/測試集資料分割 74表5-2粒子搜尋空間 81表6-1不同PSO方法之三項性能指標分析 91表6-2不同PSO方法所獲得之最佳卷積神經網路架構 91表6-3不同PSO方法所獲得之最佳卷積神經網路架構 92表6-4染色體編碼及所對應之映射範圍(二進制編碼) 97表6-5染色體編碼及所對應之映射範圍(整數編碼) 97表6-6使用不同方法之比較結果(春季) 98表6-7使用不同方法之比較結果(夏季) 98表6-8使用不同方法之比較結果(秋季) 99表6-9使用不同方法之比較結果(冬季) 99表6-10
本論文所提出之EEPSO方法與其他比較方法之間四個季節DM檢定結果 101表6-11 GA-CNN和本論文所提出EEPSO-CNN訓練時間比較 102